计算机视觉领域最重要的十大算法,你知道几个?
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它通过重新分配像素的灰度值,使得图像的直方图均匀分布,从而提升图像的视觉效果和可识别性。六、边缘检测算法边缘检测是计算机视觉中的基本任务之一,用于提取图像中的边缘信息。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等,它们能够有效地识别图像中的边缘轮廓。七、特征...
探索视觉世界的十大算法:窥探计算机视觉的未来 计算...
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它通过重新分配图像像素的灰度值,使得图像中的像素值分布更加均匀,从而提高图像的视觉效果和可视化质量。七、图像分割(ImageSegmentation)图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程。它在计算机视觉中被广泛应用于目标检测、图像分析和图像编辑等任务。常用的...
探索计算机视觉世界:十大算法引领视觉技术革命
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法,通过重新分配图像的灰度级,使得图像的直方图更加平坦。直方图均衡化在图像增强、图像配准等方面有着广泛的应用。九、背景建模(BackgroundModeling)背景建模是一种用于提取图像中前景目标的算法,常用于视频监控和运动检测。它通过对连续帧图像进行比较,提取出动态变化的目标...
矿业分析|“借我一双慧眼”视频AI识别技术助力煤矿安全生产升级
直方图均衡化是经典的基于空域变换的图像增强算法,但容易受噪声的干扰,出现图像过增强现象。目前,国内外学者主要基于Retinex算法研究基于空域变换的图像增强方法。Retinex算法的原理是降低图像反射光的影响,从而提升图像的真实感。在Retinex算法的基础上衍生出了多种改进算法:单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法和带...
基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE、Retinex)之(一)
直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如,图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法,说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的...
2020「水下目标检测算法赛」赛题解析——声学图像
图11图像增强处理,从左到右分布为直方图均衡化、Retinex处理及仿人眼视觉图像增强结果,可以看到第三种处理方式在图像细节上效果更好边缘约束的声纳图像目标精准分割在声纳图像目标检测分割方法中,边缘检测法(sobel、Canny、小波模极大等)、阈值分割(Otsu、属性直方图等)、聚类分割(k-means、依赖分布)、MRF模型、...
一种基于数学形态学和Hough变换的车牌图像检测及定位算法
车牌图像的采集大都是通过摄像机、数码相机等设备拍摄获取的彩色图像,因此首先要对图像进行灰度化处理。牌照图像在拍摄时受各种条件的限制和干扰,图像的灰度值往往与实际景物不完全匹配,直方图均衡化[8]处理能增加图像灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。
市政府关于公布南通市第十届自然科学优秀学术论文的通知
4、基于自适应强度数矩阵直方图均衡化的彩色医学图像增强顾菊平(南通大学)、华亮、吴晓5、Modificationofwoolbyairplasmaandenzymesasacleanerandenvironmentallyfriendlyprocess(用清洁化环境友好的空气等离子和生物酶对羊毛进行改性)
论如何科学地通过忍者考试
主要原因在于一般的直方图均衡化算法使用从图像直方图导出的相同变换来变换所有像素。这对于像素值分布相似的图像较为有效,但对于纸卷这种部分内容(如字迹)明显比大部分图像更深暗的区域,这些区域反而无法得到充分的增强。当然要改善这种情况,一个思路就是利用前文的插值算法对图像进行预处理。
水下光学图像中目标探测关键技术研究综述
直方图均衡化方法利用概率密度函数和分布函数拉伸和均衡直方图,对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法是较为成熟的直方图均衡化算法,能够较好地改善水下图像的对比度,但会引入噪声。Qiao等将CLAHE算法与小波域滤波相结合,最大限度地消除了图像处理过程中产生的噪声和图像自身带有的噪声。直方图拉伸方法利用变换函数将...